Immersity AI — платформа для преобразования 2D-изображений и видео в 3D-опыты
🔒 API: Только для платных аккаунтов
Сайт: https://www.immersity.ai/
Документация: https://www.immersity.ai/developers
Описание
Immersity AI — это AI-платформа, преобразующая 2D-изображения и видео в 3D-анимации и видео с глубиной и движением для создания иммерсивного контента, совместимого с XR-устройствами.
API платформы построен как RESTful сервис с OpenAPI v3.0, использует OAuth2 аутентификацию (Client Credentials Flow) и позволяет автоматизировать создание 3D-контента с различными параметрами траектории камеры.
Ключевые особенности и функции
- Преобразование изображений и видео из 2D в 3D с помощью Neural Depth Engine
- Управление траекторией камеры и предварительный просмотр в реальном времени
- Экспорт в форматы, совместимые с XR-устройствами (Apple Vision Pro, Meta Quest)
- Поддержка форматов PNG, JPG, MP4, GIF; разрешение до 35MP
- Специальный экспорт для Apple Music Album Motion
Возможности автоматизации
- Автоматизируемые процессы: Массовая обработка изображений и видео, генерация карт глубины и 3D-анимаций, интеграция в существующие рабочие процессы создания контента
- Сценарии, команды, триггеры: Автоматизация через API, без встроенных сценариев; интеграция с внешними планировщиками задач
- Примеры задач:
- “Автоматическая конвертация пользовательского контента в 3D для XR-приложений”
- “Массовое преобразование изображений для маркетинговых кампаний”
- “Интеграция 3D-анимаций в видеоредакторы и платформы”
API-возможности
- Наличие API: Да
- Тип API: RESTful API с OpenAPI v3.0
- Аутентификация: Client Credentials Flow (OAuth2)
- Примеры использования API: Генерация карт глубины, создание 3D-анимаций с заданной траекторией камеры, экспорт в стереоформаты, получение предподписанных URL для загрузки файлов
- Ограничения API: Требуется учетная запись и получение client ID и secret, лимиты по размеру файлов и количеству запросов зависят от тарифного плана
Интеграции и связь с другими системами
- Интеграции: Adobe Creative Cloud, Unity, Unreal Engine
- Способы встраивания: REST API, SDK для разработчиков (JavaScript, Python)
- Сценарии использования: Интеграция в веб-приложения, CMS-системы, видеоредакторы и 3D-движки
- Облачная совместимость: Полная поддержка облачных сервисов, интеграция с AWS S3 и Google Cloud Storage
Возможности искусственного интеллекта
- AI-функции: Генерация карт глубины, автоматическое определение объектов на сцене, интеллектуальное создание траекторий камеры
- Используемые модели: Проприетарные нейросети для анализа глубины и 3D-реконструкции
- Обучение на данных: Да, модели обучены на обширных наборах данных изображений и видео
- Примеры применения: Создание иммерсивных рекламных материалов, виртуальные туры, интерактивные каталоги продуктов
Преимущества и ограничения
- Сильные стороны: Высокое качество 3D-преобразования, интуитивный интерфейс, широкие возможности экспорта, поддержка пакетной обработки
- Ограничения: Платный сервис, ограничения на размер входных файлов, не все типы изображений одинаково хорошо конвертируются в 3D
Применение на практике
- Реальные кейсы: Создание иммерсивных рекламных кампаний, разработка контента для VR/AR приложений, визуализация продуктов для электронной коммерции
- Гипотетические сценарии: Автоматизированное создание 3D-версий всех продуктов интернет-магазина, преобразование архивных фотографий в 3D для музейных экспозиций
4. Интеграции и связь с другими системами
- Поддерживаемые интеграции:
- Make.com (ранее Integromat)
- Поддержка XR-устройств (Apple Vision Pro, Meta Quest)
- Способы интеграции:
- REST API
- Webhooks (ограниченная поддержка)
- Предподписанные URL для загрузки файлов
- Сценарии встраивания:
- Интеграция в платформы электронной коммерции для создания 3D-превью продуктов
- Автоматическое преобразование пользовательского контента в 3D на сайтах и приложениях
- Совместимость с облаком:
- SaaS-решение, доступное через веб-интерфейс и API
5. Возможности искусственного интеллекта
- AI-функционал:
- Генерация карт глубины из 2D-изображений и видео
- Создание 3D-анимаций с реалистичным движением камеры
- AI внутри или через внешние модули?
- Встроенный AI-модуль (Neural Depth Engine)
- Можно ли обучать на своих данных?
- Нет; обучение модели осуществляется разработчиками
- Типы моделей: Компьютерное зрение (CV), генеративные модели
- Примеры использования AI:
- Преобразование статичных изображений в динамичные 3D-анимации
- Создание 3D-видео из обычных 2D-записей для XR-устройств
6. Преимущества и ограничения
- Сильные стороны:
- Высококачественное преобразование 2D в 3D без необходимости в 3D-моделировании
- Интуитивно понятный интерфейс с предварительным просмотром
- Поддержка различных форматов и разрешений
- Возможность интеграции через API
- Слабые стороны / ограничения:
- Бесплатная версия имеет ограничения по разрешению и водяные знаки
- Требуется стабильное интернет-соединение для работы
- Ограниченные возможности настройки глубины и движения без использования API
7. Применение на практике
- Реальные кейсы:
- Создание 3D-обложек для музыкальных альбомов на Apple Music
- Преобразование маркетинговых материалов в 3D для повышения вовлеченности
- Гипотетические сценарии использования:
- Интеграция в платформы онлайн-обучения для создания интерактивных 3D-материалов
- Использование в архитектурных визуализациях для презентации проектов в 3D
8. Заметки и рекомендации
- Лучшие практики:
- Использование изображений и видео высокого качества для наилучших результатов
- Тестирование различных траекторий камеры для достижения желаемого эффекта
- Есть ли open source-аналоги:
- Нет прямых open source-аналогов с сопоставимым качеством и функциональностью
- Насколько легко внедрять в экосистему:
- Благодаря REST API и подробной документации интеграция в существующие системы достаточно проста